BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan daang. b. Peramalan merupakan sudi erhadap daa hisoris unuk menemukan hubungan, kecenderungan dan pola yang sisemais. Apabila direnungkan secara mendalam, banyak orang akan erkeju karena menyadari bahwa pada kenyaaannya banyak kepuusan pening yang yang dilakukan secara pribadi maupun perusahaan yang mengarah kepada kejadian-kejadian di masa yang akan daang sehingga memerlukan ramalan enang keadaan lingkungan masa depan ersebu. Dalam dunia ekonomi, hasil peramalan mampu memberikan gambaran enang masa depan perekonomian suau daerah yang memungkinkan manajemen ekonomi Universias Sumaera Uara
unuk membua perencanaan, demi perbaikan dan perkembangan perumbuhan ekonomi di daerah yang bersangkuan. 2.1.2 Kebuuhan dan Kegunaan Peramalan. Sering erdapa waku senjang anara kesadaran akan perisiwa aau kebuuhan mendaang dengan perisiwa iu sendiri. Adanya waku enggang ini merupakan alasan uama bagi perencanaan dan peramalan. Jika waku enggang ini nol aau sanga kecil, maka perencanaan idak diperlukan. Jika waku enggang ini panjang, dan hasil perisiwa akhir berganung pada fakor-fakor yang dapa dikeahui, maka perencanaan dapa memegang peranan pening. Dalam siuasi seperi iu, peramalan diperlukan unuk meneapkan kapan suau perisiwa akan erjadi aau imbul, sehingga indakan yang epa dapa dilakukan. Selain hal di aas, kegunaan dari peramalan dapa erliha pada saa pengambilan kepuusan. Seiap orang selalu dihadapkan pada masalah pengambilan kepuusan. Kepuusan yang baik adalah kepuusan yang didasarkan aas perimbangan apa yang akan erjadi pada waku kepuusan iu dilaksanakan. Apabila kurang epa ramalan yang kia susun aau yang kia bua, maka kurang baiklah kepuusan yang kia ambil. Walaupun demikian perlu disadari bahwa suau ramalan adalah eap ramalan, di mana selalu ada unsur kesalahan. Sehingga yang paling diperhaikan adalah usaha unuk memperkecil kemungkinan kesalahan ersebu. Universias Sumaera Uara
2.1.3 Langkah-langkah Peramalan Lagkah-langkah dalam meode peramalan adalah: a. Mengumpulkan daa b. Menyeleksi dan memilih daa Daa-daa yang kurang relevan harus di buang supaya idak memepengaruhi akurasi peramalan c. Menganalisa daa d. Menenukan meode yang digunakan e. Memproyeksikan daa dengan menggunakan meode yang dipergunakan, dan memperimbangakan adanya beberapa fakor perubahan. 2.1.4 Jenis-jenis Meode Peramalan Meode-meode peramalan dengan menggunkan analisa pola hubungan anara variabel yang akan diperkirakan dengan variabel waku, aau analisa dere waku, erdiri dari: a. Meode pemulusan (smoohing) Meode smoohing adalah meode peramalan dengan mengadakan penghalusan erhadap daa pada masa lalu, yaiu dengan mengambil raa-raa dari nilai beberapa ahun unuk menaksir nilai pada beberapa ahun kedepan. Secara umum meode smoohing diklasifikasikan menjadi dua bagian yaiu: 1. Meode Raa-raa, yang erdiri dari : a. Raa-raa Bergerak Tunggal (Single Moving Average) b. Raa-raa Bergerak Ganda (Double Moving Average) Universias Sumaera Uara
c. Kombinasi Raa-raa bergerak lainnya. 2. Meode Pemulusan Eksponensial. Benuk umum dari meode pemulusan eksponensial adalah: F +1 = αx + (1-α) F Keerangan: F +1 = ramalan sau periode ke depan X = daa akual pada periode ke F = ramalan pada periode ke α = parameer pemulusan benuk umum ersebu diperluas, akaan berubah menjadi: F +1 = αx + α(1- α)x -1 + α (1- α) 2 X -2 + +α (1- α) -1 X -(-1) + (1-α) F -(-1) Dari perluasan benuk umum di aas dapalah dikaakan bahwa Meode Smoohing Eksponensial merupakan sekelompok meode yang menunjukkan pemboboan menurun secara eksponensial erhadap nilai observasi yang lebih ua aau dengan kaa lain observasi yang baru diberikan bobo yang relaif besar dengan nilai observasi yang lebih ua. Meode ini erdiri dari: 1. Pemulusan Eksponensial Tunggal 2. Pemulusan Eksponensial Ganda Meode Linear Sau Parameer dari Brown 3. Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameer dari Hol 4. Pemulusan Eksponensial Klasifikasi Pagels b. Meode Box Jenkis Universias Sumaera Uara
Meode Box Jenkis menggunakan dasar dere waku dengan model maemais, agar kesalahan yang erjadi dapa sekecil mungkin yang membuuhkan idenifikasi model esimasi parameernya. Jarang dipakai, namun baik unuk ramalan jangka panjang, menengah, dan jangka pendek. c. Meode proyeksi rend dengan regresi. Meode proyeksi rend dengan regresi, merupakan dasar garis rend unuk suau persamaan maemaik, sehingga dengan dasar persamaan ersebu dapa diproyeksikan hal yang dielii unuk masa depan. 2.1.5 Pemilihan Teknik dan Meode Peramalan Dalam pemilihan eknik dan meode peramalan, perama-ama perlu dikeahui ciri-ciri pening yang perlu diperhaikan bagi pengambilan kepuusan dan analisis keadaan dalam mempersiapkan peramalan. Ada enam fakor uama yang diidenifikasikan sebagai eknik dan meode peramalan, yaiu: a. Horizon Waku Ada dua aspek dari horizon waku yang berhubungan dengan masing-masing meode peramalan. Perama adalah cakupan waku di masa yang akan daang, dan aspek kedua adalah jumlah periode unuk peramalan yang diinginkan. Universias Sumaera Uara
b. Pola Daa Hal pening yang harus diperhaikan dalam meode peramalan adalah menenukan jenis pola daa hisorisnya, sehingga pola daa yang epa dengan pola daa hisoris ersebu dapa diuji. c. Jenis dari Model Model-model merupakan suau dere di mana waku digambarkan sebagai unsur yang pening unuk menenukan perubahan-perubahan dalam pola. Model-model perlu diperhaikan karena masing-masing model mempunyai kemampuan yang berbeda dalam analisa keadaan unuk pengambilan kepuusan. d. Biaya yang Dibuuhkan Umumnya ada empa unsur biaya yang ercakup dalam penggunaan suau prosedur peramalan. Yakni biaya-biaya pengembangan, penyimpanan daa, operasi pelaksanaan, dan kesempaan dalam penggunaan eknik-eknik aau meode peramalan. e. Keepaan Meode Peramalan Tingka keepaan yang dibuuhkan sanga era kaiannya dengan ingka perincian yang dibuuhkan dalam suau peramalan. f. Kemudahan dalam Penerapan Meode-meode yang dapa dimengeri dan mudah diaplikasikan sudah merupakan suau prinsip umum bagi pengambil kepuusan. 2.1.6 Meode Smoohing yang Digunakan Universias Sumaera Uara
Unuk mendapakan hasil yang baik harus dikeahui cara peramalan yang epa. Maka meode meramalkan PDRB sekor indusri pengolahan Koa Sibolga pada pemecahan masalah ini adalah dengan menggunakan Meode pemulusan yaiu Smoohing Eksponensial Ganda Sau Parameer dari Brown Meode ini merupakan meode yang dikemukakan oleh Brown. Dasar pemikiran dari meode Smoohing Eksponensial Linear sau Parameer dari Brown adalah serupa dengan raa-raa bergerak linear, karena nilai pemulusan unggal dan ganda keinggalan dari daa sebenarnya. Persamaan yang dipakai dalam pelaksanaan Pemulusan Eksponensial Sau Parameer dari Brown adalah sebagai beriku: a. Menenukan Smoohing Perama S' = αx + (1-α)S' -1 b. Menenukan Smoohing Kedua S" = αs' + (1-α)S" -1 c. Menenukan Besarnya Konsana (a ) a = 2S' -S" d. Menenukan Besarnya Slope (b ) b = (S' -S" ) e. Menenukan Besarnya Forecas (F +m ) F +m = a + b m Universias Sumaera Uara
2.1.7 Beberapa Krieria yang Digunakan Unuk Menguji Keepaan Ramalan Beberapa krieria yang digunakan unuk menguji keepaan ramalan adalah : 1. ME (Mean Error) / ilai Tengah Kesalahan ME = =1 e 2. MSE (Mean Square Error) / ilai Tengah Kesalahan Kuadra MSE = =1 e 2 3. MAE (Mean Absolue Error) / ilai Tengah Kesalahan Absolu MAE = =1 n e 4. MAPE (Mean Absolue Percenage Error)/ ilai Kesalahan Persenase Absolu MAPE = =1 PE 5. MPE ( Mean Percenage Error) / ilai Tengah Kesalahan Persenase MPE = =1 PE Dimana : Universias Sumaera Uara
e = X F ( kesalahan pada periode ke-) X = daa akual pada periode ke PE = X F X 100 ( kesalahan persenase pada periode ke-) F = nilai ramalan pada periode ke- = banyaknya periode waku Parameer α yang digunakan adalah α yang memberikan nilai MSE yang erkecil yang nilai α berkisar 0,1 sampai 0,9 Universias Sumaera Uara